మీ AI హెల్త్కేర్ ఉత్పత్తి స్కేల్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉందా?
AI హెల్త్కేర్ ఉత్పత్తిని నిర్మించడం సులభం. కానీ దానిని స్కేల్ చేయడం కష్టం.
అనేక స్టార్టప్లు విజయవంతమైన పైలట్ ప్రాజెక్ట్లను ప్రారంభిస్తాయి. మోడల్ బాగా పనిచేస్తుంది. క్లినిషియన్లకు ఆ సాధనం నచ్చుతుంది. ప్రారంభ వినియోగదారులు దాని విలువను గుర్తిస్తారు. ఆ తర్వాత వారు పెద్ద ఆసుపత్రి నెట్వర్క్లకు విస్తరించడానికి ప్రయత్నిస్తారు. ఇక్కడే చాలా ఉత్పత్తులు విఫలమవుతాయి.
సమస్య మోడల్ పనితీరులో లేదు. సమస్య కంప్లయన్స్ (compliance), ఇంటర్ఆపరేబిలిటీ (interoperability) మరియు నమ్మకంలో ఉంది.
చాలా పరిశ్రమలలో స్కేలింగ్ అంటే ఎక్కువ మంది వినియోగదారులు మరియు ఎక్కువ డేటాను నిర్వహించడం. హెల్త్కేర్లో, స్కేలింగ్ అంటే ఎక్కువ మంది వినియోగదారులు, ఎక్కువ డేటా, మరిన్ని నిబంధనలు మరియు చాలా ఎక్కువ రిస్క్ను నిర్వహించడం.
కంప్లయన్స్ అనేది మీరు తర్వాత చేర్చుకునే చెక్లిస్ట్ కాదు. కంప్లయన్స్ నిర్ణయాలు మొదటి రోజు నుండే మీ సాంకేతిక నిర్మాణాన్ని (technical architecture) రూపొందిస్తాయి.
మీరు స్కేల్ కావాలనుకుంటే, ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పాలి:
- డేటా ఎక్కడ నిల్వ చేయబడుతుంది?
- దానిని ఎవరు యాక్సెస్ చేయగలరు?
- మీరు యాక్సెస్ను ఎలా పర్యవేక్షిస్తారు?
- మీరు ప్రాంప్ట్లు మరియు అవుట్పుట్లను ఎలా లాగ్ చేస్తారు?
- థర్డ్-పార్టీ వెండర్లు డేటాను ఉంచుకుంటారా?
ఆధునిక AI సంక్లిష్టమైనది. డేటా వెక్టర్ డేటాబేస్లు, APIs మరియు మానిటరింగ్ టూల్స్ ద్వారా ప్రవహిస్తుంది. మీరు పాత భద్రతా పద్ధతులపై ఆధారపడలేరు. చాలా బృందాలు ఇప్పుడు జీరో-ట్రస్ట్ ఆర్కిటెక్చర్లను (zero-trust architectures) ఉపయోగిస్తున్నాయి. అంటే మీరు ప్రతి ఇంటరాక్షన్ను ధృవీకరించాలి. ఏ వ్యవస్థను కూడా డిఫాల్ట్గా నమ్మకూడదు.
ప్రామాణీకరణ (Standardization) కూడా చాలా ముఖ్యం. FHIR ప్రమాణాలను ఉపయోగించడం వల్ల వివిధ ఆరోగ్య వ్యవస్థల మధ్య డేటాను మార్పిడి చేసుకోవడం సులభమవుతుంది. ఇది ప్రతి కొత్త ఆసుపత్రి కోసం ప్రత్యేకమైన ఇంటిగ్రేషన్లను నిర్మించాల్సిన అవసరం లేకుండా చేస్తుంది. దీనివల్ల మీ టెక్నికల్ డెట్ (technical debt) తగ్గుతుంది.
క్లినిషియన్లకు కేవలం ఖచ్చితత్వం మాత్రమే సరిపోదు. వారికి ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ (explainability) కూడా కావాలి. వారు ఇలా అడుగుతారు:
- AI ఏ డేటాను ఉపయోగించింది?
- ఏ మోడల్ ఈ నిర్ణయం తీసుకుంది?
- మనం ఈ ఫలితాన్ని తర్వాత ఆడిట్ చేయగలమా?
మీరు వీటికి సమాధానం చెప్పలేకపోతే, ఆసుపత్రులు మిమ్మల్ని నమ్మవు.
స్కేలింగ్ కోసం సిద్ధమవ్వడానికి, ఈ దశలను అనుసరించండి:
- మీ ఆర్కిటెక్చర్లోనే కంప్లయన్స్ను నిర్మించండి.
- పేషెంట్ డేటా బహిర్గతమయ్యే అవకాశాన్ని తగ్గించండి.
- ఇంటర్ఆపరేబిలిటీ ప్రమాణాలను ముందే ఉపయోగించండి.
- కఠినమైన ఆడిట్ ట్రైల్స్ను నిర్వహించండి.
- పేషెంట్ డేటాను AI ప్రాసెసింగ్ లేయర్ల నుండి వేరు చేయండి.
- వివిధ రకాల పేషెంట్ గ్రూపులపై మీ AIని పరీక్షించండి.
హెల్త్కేర్ AI రంగంలో విజేతలు కేవలం తెలివైన మోడల్స్ను మాత్రమే కలిగి ఉండరు. ఆసుపత్రులు నమ్మగలిగే వ్యవస్థలను వారు కలిగి ఉంటారు.
నమ్మకం అనేది ఒక ఫీచర్ కాదు. అది పునాది.
మూలం: https://dev.to/jack7695/is-your-ai-healthcare-product-ready-to-scale-or-just-ready-to-demo-nd8
ఐచ్ఛిక అభ్యాస సమూహం: https://t.me/GyaanSetuAi